近年，信息技术的发展，尤其是移动通信技术、大数据、云计算、物联网、人工智能技术的发展，推动着社会快速进入“后工业化”时代，对教育产生了极其深远的影响，作为“一端联系学生，一端连接社会未来的关键”的课堂教学，实际上也在大数据等信息技术的支持下，发生着从“标准化”到“个性化”的根本转变[1]。
1职业教育课程的面临的转变
学校产生之后的很长时间里，中西方都有很长历史的“因材施教”的课堂[2]。孔子通过解析“唯上智与下愚不移”等学说，形成了他的“因材施教”的主张;苏格拉底的“产婆术”本质是通过学习者练习不同情境的思辨，塑造学习者的思维结构。目前通行的标准化课堂萌芽于农业社会到工业社会的过渡期，成型和发展于班级教学，它的特点是教学目标、教学内容、教学组织方式与教学评价都按照标准化的模式执行[3]，在近30年起到了重大的作用。在教育信息化背景下，标准化课堂教学载体已不能适应当前的教育需要，基于移动互联网技术，通过在线数字化课程网站和教学资源库进行线上线下衔接式学习，正成为趋势。近年来，新形态课程受到众多高校的重视，在平台建设和课程建设等方面都进行了很多有益的探索，在创设教学新环境、创建新课堂教学模式、运用新形态教学方法与手段、重塑新学习评价方式等方面也进行了探索与实践，取得了良好的成效。充分利用数字化工具，成为新形态课程的重要手段。
2基于超星泛雅平台数据分析的Linux系统管理新形态课程实践
Linux系统管理在计算机职业技术教育里，是一门相对成熟的课程。近年来，Linux操作系统因为其开源和安全等多方面特性，正逐渐成为主流的企业网络服务器系统。我国高职计算机网络等专业日益重视学生Linux能力的培养，开设了相关课程，因其实践动手要求高、技术更新换代快等特点，从课程设立开始，国内各高职院校就不断开始教学改革探索，有基于工作过程的、有基于内容重构和基于项目驱动的，还涉及情景教学、案例法教学、讨论训练教学、归纳法教学和问题教学法等多种教学方法的尝试，在教学方法和教学内容重构上取得了明显的成效。
2.1超星泛雅平台的学习过程数据和学生个性化类别
泛雅平台是一款学校本地化部署的课程平台，是校内自建数字化课程的载体，通过平台，教师可以为学生提供课件、视频等学习资料，可以设计学习任务点，布置课堂作业，进行在线讨论;学生可以利用进行课程在线学习，完成课堂作业，并且能对学习过程中产生的问题进行在线咨询和讨论。泛雅平台主要包含了8个大的模块，分别是网络教学门户、教学资源库、学习空间、幕课课程建设、教学互动平台、教学管理评估、质量工程、移动学习[4]，各个模块之间无缝衔接，协同发挥作用，为网络教学提供全方位支持。笔者的个性化教改借助于该平台的运维数据，主要包括如图1所示的5个维度：①任务点完成度，该数据从泛雅平台的学生管理功能获得，可以了解每个学生对本课程任务点的完成情况，包括任务点完成数、视频观看时长、章节学习次数等信息;②学习进度数据，该数据从泛雅平台的统计功能获得，可以了解所授课班级的整体学习进度情况，包括平均进度、最快进度、最慢进度，以及课件的平均观看时长、最长观看时长、最短观看时长;③作业统计数据，该数据从泛雅平台的作业统计功能获得，不仅可以了解所授课班级的整体作业完成情况，还可以详细了解每个学生的作业成绩、主客观题的答题数据;④教学预警数据，数字化课程平台最大的优点就在于把所有的学习过程数据进行了记录，该数据从泛雅平台的教学预警功能获得，可以从学习次数、作业分数、综合成绩、任务点完成率等16个权重数据筛选学生进行动态观测和预警;⑤综合成绩数据，该数据从泛雅平台的成绩管理功能获得，以本课程为例，可根据权重设置，把课程成绩分成章节学习、参与讨论、作业情况、考试情况、课堂互动以及线下成绩等多个权重项进行统计和计算。在每次教学活动结束后，认真分析每个班5个维度的学习过程数据，通过半个学期的教学，大体将学生甄别为以下4类。第一类学生，任务点完成度好，学习进度超班级平均值，作业按时完成并且准确率高，综合成绩排班级前列。此类学生，有本课程的学习能力，对课程有深厚的学习兴趣，此类学生，归类于绿色个性化分类。第二类学生，任务完成度好，学习进度超班级平均值，作业能按时完成，但准确率不高。此类学生，有本课程的学习兴趣，但由于长期形成的学习习惯差、逻辑思维能力和理解能力弱等原因，导致虽然学习很努力，但学不得法，此类学生，归类于黄色个性化分类。第三类学生，任务完成一般，学习进度一般，作业能按时完成，但应付态度明显。此类学生，属于目前教学的大多数，归类于橙色个性化分类。第四类学生，任务完成度差，学习进度慢，教学预警和综合成绩数据明显落后大多数学生，归类于红色个性化分类。
2.2学习过程数据统计分析
在2016—2018年的数字化平台课程教学实践的基础上，笔者对2018级计算机网络技术专业2个班97位同学，分4个阶段进行了学习过程数据分析，并且在第三、四阶段进行个性化干预的教学改革探索，数据统计结果如表1所示。针对第一类绿色分类学生，在半个学期教学后，通过平台调查问卷等反馈，明显感觉到正常的教学进度无法满足学生的求知欲望和学习进度，因此，在平台提供的PBL功能模块中，增加了与课程对应的基于企业项目的案例。针对第二类黄色分类学生，通过进一步细化教学内容，分解教学实例，如第四章磁盘管理章节，从原来的3个小节(分区管理、磁盘配额和磁盘阵列)，细分成11个小节，其中磁盘阵列分解成RAID0、RAID1、RAID5和故障模拟等4个小节，强化实践操作演示讲解和个别指导。针对第三类橙色学生和第四类红色学生，在每次教学活动前，增加平台数据的解读分析和个性化督促，并对第四类学生增加教学预警提醒。在教学实践的前2个阶段，从泛雅平台数据对学生进行个性化类别甄别，整体变化不大，在第三个阶段开始，对于绿色个性化类别的学生，由于受到PBL项目的激励，很快从常规进度的课堂教学转变到自我学习的过程，自觉借阅图书、网络资源检索以及主动提问，并且带动了橙色个性化类别的同学;黄色个性化类别的同学，由于教学内容更容易理解和掌握，也开始顺利完成课程任务。
3新形态课程之个性化教学改革探索
在很长时间内，标准化和个性化是一组矛盾，它们甚至难以调和，但这些问题，通过数字化课程的支持，有了转变的契机。个性化教学的核心难点：①需要精准评估学习者的实时状态;②如何在教学过程中精准使用教学策略和资源;③如何精准评价学习成效，进行有针对性的学习支持。超星泛雅在线课程教学平台不仅仅是一个课程载体，不是简单地把课程目标、课程内容和一些多媒体视频放到互联网上供学习者学习，而是依托平台，通过个体学习者的在线学习行为，感知、捕捉、清晰、汇聚、存储学习过程，为个性化学习和个性化教学提供了源源不断的数据，最终，为个体学习者精确画像[5]。只需要形成以学习者中心理念，并能按照个性化教学方向进行整合利用，就能满足需求，随着教师队伍的进一步迭代优化和学习者自身接触信息技术的时间前移，大规模个性化教学的技术障碍已经逐步消除。
4结语
在近3年的个性化教改探索中，形成了以学生分类甄别的个性化教学新形态，取得了一定的成效，其思路和做法可供同行借鉴，笔者也坚信随着大数据技术的迅速发展及其在教育教学领域的深度应用，可以为个性化教学的课堂新形态提供有效的支持。然而，在大规模个性化教学的推进和实施的过程中，也会遇到各种各样的问题，比如资源的形态、形式问题，数据采集不够充分的问题，相关算法没有得到充分的研究与优化的问题。同时，受制于我国职业教育大班化教学模式，导致真正的个性化教学的理想受到一定程度上的抑制，这就需要大家共同努力，从全方位入手，推动这种形态的实现。
参考文献：
[1]陈丽.“互联网+教育”的创新本质与变革趋势[J].远程教育杂志,2016(4):3-8.
[2]李凡.社会性软件支持下的大学生学习模式设计研究[J].电化教育研究,2012(11):72-28.
[3]王莉.基于超星泛雅平台的混合式教学模式探索与实践[J].机械职业教育,2020(3):47-51.
[4]普星.基于超星泛雅教学平台的在线开放课程建设[J].现代信息科技,2019(4):108-109.
[5]舒清录.超星学习通视域下C语言程序设计课程混合教学模式实践[J].计算机教育,2020(4):150-153.
《基于超星泛雅数据分析的个性化教改探索》来源：《计算机教育》，作者：付祥
